Om stillingen

Universitetet i Stavanger har ledig stilling som stipendiat i medisinsk statistikk ved Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, Institutt for matematikk og fysikk. Dato for tiltredelse er fleksibel, men det er ønskelig med oppstart senest 1.9.2020.

Dette er en utdanningsstilling som i hovedsak skal gi lovende forskere anledning til faglig utvikling. Stillingen har forskerutdanning fram til doktorgrad som mål.

Universitetet i Stavanger

Universitetet i Stavanger (UiS) har omlag 12.000 studenter og 1.700 ansatte. Vi er eneste norske medlem av European Consortium of Innovative Universities. Universitetet har store ambisjoner. Vi skal ha en innovativ og internasjonal profil og være en drivkraft i kunnskapsutviklingen og endringsprosesser i samfunnet. Sammen med våre ansatte og studenter vil vi løfte blikket, og våge å tenke stort og nytt – vi vil utfordre det velkjente og utforske det ukjente.

Institutt for matematikk og fysikk er en del av Det teknisk-naturvitenskapelige fakultet, og tilbyr studier i matematikk og fysikk, femårig mastergrad og doktorgrad. Instituttet har stor spennvidde og dekker fagområdene matematikk, statistikk og fysikk. Instituttet har ansvar for all grunnleggende undervisning i matematikk, statistikk og fysikk ved fakultetet. Det er i dag 50 ansatte (inklusiv stipendiater og postdoktorer) og 100 studenter er tilknyttet instituttet.

Stipendiaten ansettes for en periode på tre år med ren forskerutdanning eller fire år med forskerutdanning og 25% arbeidsplikt. Dette blir avklart i rekrutteringsprosessen.

Statistikkgruppa har en betydelig forskningsaktivitet innen medisinsk statistikk, og i flere av disse prosjektene ligger der utfordrende metodiske problemstillinger som det er ønskelig å utforske nærmere i et PhD-prosjekt i statistikk.

Du kan velge mellom følgende tre prosjekter:

1. Utvikling av metoder for statistisk prosesskontroll for analyse og monitorering av behandlingsdata og kvalitetsdata fra helsetjenester.

2. Utvikling av metoder i statistisk forløpsanalyse/state-space modellering for analyse av forløpet under gjenoppliving fra hjertestans.

3. Utvikling av metoder i statistisk formanalyse og kompleks data for analyse av hjerneregioner i Parkinson og dementia.

Vennligst oppi hvilket prosjekt du ønsker å jobbe med i søknaden din, og hvorfor du mener dette prosjektet vil passe for deg (motivasjon/bakgrunn).

For mer informasjon om hvert enkelt prosjekt, se lengre ned i annonsen.

Kvalifikasjonskrav

Vi søker deg som har en sterk faglig bakgrunn med femårig mastergrad (3+2) innenfor matematisk statistikk eller tilsvarende utdanning som gir grunnlag for å gjennomføre en forskerutdanning i statistikk, fortrinnsvis av nyere dato.

Dersom karakteren din på masteroppgaven og veid gjennomsnittskarakter på masterstudiet begge hver for seg tilsvarer B eller bedre, er du blant de vi søker etter. Avslutter du utdanningen din våren 2020 er du også velkommen til å søke.

Dersom du har utdannelse fra en institusjon med annen karakterskala enn A-F ber vi deg om å legge ved en bekreftet konverteringsskala som viser hvordan karakterene kan sammenliknes med den norske A-F skalaen.

Videre legges det vekt på at du:

• har interesse og evner til å utvikle statistiske metoder for medisinske anvendelser
• har erfaring med statistisk programvare som R, Matlab eller Python
• er motivert og har potensial for forskning innenfor fagfeltet
• kan arbeide selvstendig og i et fellesskap, være nytenkende og kreativ
• er strukturert og har stor arbeidskapasitet
• har gode ferdigheter i engelsk, både skriftlig og muntlig.

Vi tilbyr

• varierte arbeidsoppgaver i en stor, spennende og samfunnsviktig organisasjon
• et ambisiøst arbeidsfellesskap og et inkluderende arbeidsmiljø
• kollegabasert veiledningsprogram (NyTi) dersom du skal undervise
• lønn etter Statens lønnsregulativ l.pl 17.515, kode 1017, kr 479.600 bto pr år med lønnsutvikling etter ansiennitet i stillingen
• medlemskap i Statens pensjonskasse sikrer gode pensjons- og forsikringsordninger
• mer om ansattgoder og fordeler på uis.no

Andre opplysninger

Se forskrift om ansettelsesvilkår for ansettelse i stipendiatstillinger ved Universitetet i Stavanger.

Studiet gjennomføres i hovedsak ved Universitetet i Stavanger, bortsett fra et avtalt utenlandsopphold i et anerkjent relevant forskningsmiljø.

Det er en forutsetning at den som ansettes bosetter seg slik at vedkommende kan være tilstede ved, og tilgjengelig for, fagmiljøet på arbeidsplassen i ordinær arbeidstid.

Universitetet har få kvinner i rekrutteringsstillinger innenfor fagområdet og oppfordrer derfor spesielt kvinner til å søke.

Stillingen er kunngjort på både norsk og engelsk. Ved meningsforskjell mellom tekstene skal den norske teksten legges til grunn.

Kontaktinformasjon

Nærmere opplysninger om stillingen fås ved henvendelse til:

• Professor Jan Terje Kvaløy tlf: 51 83 22 55 e-post: jan.t.kvaloy@uis.no eller til
• Institutttleder Bjørn Henrik Auestad tlf: 51 83 18 74 e-post: bjorn.auestad@uis.no

Opplysninger om ansettelsesprosessen fås ved henvendelse til HR-rådgiver Janne Halseth, tlf: 51833525, e-post: rekruttering@uis.no.

Søknaden

Søk stillingen elektronisk via "Søk stillingen" på denne siden. Her registreres søknad og CV med relevant utdanning og arbeidserfaring. I søknadsbrevet må du få frem dine forskningsinteresser og motivasjon for å søke stillingen.

Følgende dokumenter lastes opp som vedlegg til søknaden, i separate filer:

• vitnemål og attester
• eventuell publikasjonsliste
• annen dokumentasjon som du ønsker det skal tas hensyn til

Dokumentasjonen må foreligge på et skandinavisk språk eller engelsk. Hvis vedleggene overskrider 30 MB til sammen må disse komprimeres før opplasting. Opplysninger og dokumentasjon som det skal tas hensyn til ved vurdering må være registrert innen søknadsfristens utløp.

Vi gjør oppmerksom på at opplysninger om søker kan bli offentliggjort selv om søker har anmodet om ikke å bli oppført på offentlig søkerliste, jf offentlighetsloven § 25.

UiS vurderer bare søknader og vedlegg registrert i JobbNorge.

Prosjektbeskrivelser

Statistikkgruppa ved UiS har over lang tid hatt en høy forskningsaktivitet innen medisinsk statistikk. Vi har et utstrakt nasjonalt og internasjonalt samarbeid om medisinske problemstillinger med forskere ved bl.a. Stavanger universitetssykehus (SUS), Institutt for data- og elektroteknologi ved UiS , NTNU, UiO, University of North Carolina (USA) og Seoul National University (Sør-Korea). I flere av disse prosjektene ligger der utfordrende metodiske problemstillinger som det er ønskelig å utforske nærmere i et PhD-prosjekt i statistikk. En kort beskrivelse av hvert av de aktuelle prosjektene er gitt under. Kandidatens kompetanse og ønsker vil avgjøre hvilket av de aktuelle prosjektene som blir realisert. Aktuelle veiledere er, avhengig av prosjekt, Jan Terje Kvaløy, Jörn Schulz og Tore Selland Kleppe.

Prosjekt 1: Utvikling av metoder for statistisk prosesskontroll for analyse og monitorering av behandlingsdata og kvalitetsdata fra helsetjenester. Metoder for statistisk prosesskontroll brukes i stadig flere medisinske områder for analyse og monitorering av behandlingsprosesser og utfall, sykdomsforekomst, sykdomsforløp osv. Dette er ofte komplekse problemstillinger som krever avanserte metoder for prosesskontroll, f.eks. prosesskontrollmetoder basert på regresjonsmodeller eller forløpsanalysemodeller. Det er en rekke metodiske utfordringer knyttet til bruk av slike prosesskontrollmetoder, for eksempel hvordan å håndtere modellvalg og estimeringsfeil, hvordan å monitorere når målet er kontinuerlig forbedring, eller hvordan å kombinere prosesskontroll med relativ survival modeller for bedre analyser av registerdata.

Formålet med dette prosjektet er å jobbe med noen av disse metodiske utfordringene, knyttet opp til analyser av data fra forskningsprosjekter ved SUS. Aktuelle prosjekter her er analyse av data over nyfødtoverlevelse i samarbeid med Hege Ersdal (Safer Births prosjekter), analyse av data fra hjerneslagpasienter i samarbeid med Martin Kurz (Safer Stroke prosjektet) eller analyse av kreftregisterdata i samarbeid med Hartwig Kørner. Det vil også være aktuelt å samarbeide med Axel Gandy ved Imperial College London.

Prosjekt 2: Utvikling av metoder i statistisk forløpsanalyse/state-space modellering for analyse av forløpet under gjenoppliving fra hjertestans.Plutselig uventet hjertestans der det er nødvendig å gjøre umiddelbar gjenoppliving (hjerte-lunge-redning, HLR) rammer årlig ca. 2000 pasienter innlagt på sykehus i Norge og ca. 3500 personer utenfor sykehus. Under gjenoppliving går pasienten gjennom et komplisert forløp med ulike kliniske tilstander og ulike intervensjoner. I prinsippet behandles alle pasienter etter samme algoritme, men det er økende holdepunkter for at den enkelte pasient trenger individualisert behandling.

En god statistisk modellering av hvordan ulike faktorer virker og samvirker over tid er krevende, og etablerte metoder for statistisk forløpsanalyse setter visse begrensninger. Formålet med dette prosjektet er å videreutvikle og tilpasse ulike statistiske modeller til å kunne gjøre bedre analyser av forløpet under pågående gjenoppliving under hjertestans.

Vi har i flere prosjekter brukt Aalens lineære regresjonsmodell for å beskrive sammenhenger mellom ulike kovariater (faste, tidsavhengige og dynamiske) og tilstandsendringer hos pasienter. Dette er en fleksibel og nyttig modell, men hvor det også er en rekke metodiske utfordringer å gå inn i. Eksempler på problemstillinger er å kombinere modeller for de enkelte tilstandsendringene til en full multistate regresjonsmodell, utvikle informative residualplott, modellering av ikke-lineære kovariateffekter og å utvikle glattemetoder for å estimere regresjonskoeffisienter.

Videre er det aktuelt å utforske andre metodiske tilnærminger. Spesielt er det i et pågående prosjekt rundt analyse av elektrokardiografiske (EKG) data for prediksjon av behandlingsutfall aktuelt å utforske bl.a. bayesianske state-space tilnærminger, stokastiske differensialligninger, og landmarking for dynamisk prediksjon. Moderne metoder for kausalitetsmodellering er også en mulig retning å utforske.

Dette prosjektet vil bli utført i samarbeid med professor Eirik Skogvoll og forskningsgruppen for klinisk sirkulasjonsfysiologi ved NTNU (https://www.ntnu.no/isb/klinisk-sirkulasjonsfysiologi).

Prosjekt 3: Utvikling av metoder i statistisk formanalyse og komplekse data for analyse av hjerneregioner i Parkinson og dementia pasienterMellom 6.000 og 8.000 mennesker med Parkinson bor i Norge og mellom 80.000 og 100.000 mennesker med demens. Disse tallene vil øke videre i årene fremover. Å forstå grunnen til Parkinson og demens er viktig for å forbedre helsetilbud for pasienter, redusere kostnadene for samfunnet og viktigst, for å redusere virkningen eller forhindre sykdommen. Parkinson og demens er nevrologiske sykdommer. Dermed er det viktig å forstå: i) forskjeller mellom friske og syke hjernestrukturer, ii) progresjonen av syke hjernestrukturer og iii) relaterte risikofaktorer.

Avanserte tredimensjonale modeller av humane former som hjernestrukturer inneholder et rikt sett av geometrisk informasjon som gir mulighet for å gjøre kompleks statistisk inferens. Slike modeller inkluderer spesielt retningsinformasjon, noe som gir flere statistiske utfordringer. I tillegg kan mye annen relevant informasjon på hver pasient/person være tilgjengelig, for eksempel grunnlagsdata, longitudinelle behandlingsdata, eller genetisk informasjon. Resultatet er en kompleks og høydimensjonal datastruktur hvor mengden data er liten sammenlignet med dimensjonaliteten til dataene. Dermed er bruk og utvikling av avanserte statistiske metoder nødvendig.

Det første målet med dette prosjektet er basert på segmenteringer fra MR bilder å tilpasse og analysere tredimensjonale multiobjekt-modeller av hjerneregioner hos pasienter med Parkinson eller demens. Et annet mål er å utvikle metoder for en kombinert analyse av form, levetid og andre data med hvor den høydimensjonale datastrukturen tas hensyn til.

Prosjektet vil bli utført i samarbeid med Nasjonal kompetansetjeneste for bevegelsesforstyrrelser ved Stavanger Universitetssykehus, Stephen M. Pizer ved University of North Carolina, Chapel Hill, USA, og andre partnere avhengig av kandidatens interesser og bakgrunn. Et forskningsopphold i utlandet er ønskelig.

Søk stillingen